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Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du Joueur	C	L	R	D	CON	CK	FG	DI	SK	ST	EN	DU	PH	FO	PA	SC	DF	PS	EX	LD	PO	MO	OV	TA	SP	Âge	Contrat	Salaire Moyen
1	Evan Rodrigues	X	X	X		100.00	64	42	90	77	66	63	77	61	69	61	62	69	75	63	63	0	50	63	X	0	26	2	1,100,000$
2	Antti Suomela	X				100.00	79	43	93	74	64	54	71	60	72	75	57	66	25	48	48	0	50	61		0	25	3	700,000$
3	Tyler Benson		X			100.00	73	70	79	71	70	75	78	63	50	66	57	63	54	44	44	0	50	61	X	0	21	2	792,500$
4	Austin Poganski			X		100.00	80	75	90	65	75	73	77	60	50	59	57	66	54	44	44	0	50	60		0	23	4	750,000$
5	Christoffer Ehn	X	X	X		100.00	76	43	98	64	70	56	83	57	55	54	56	74	25	57	57	0	50	60	X	0	23	3	700,000$
6	Jake Evans	X		X		100.00	77	43	99	62	68	56	83	57	67	58	68	67	25	45	45	0	50	60	X	0	23	2	525,000$
7	Frederick Gaudreau (A)	X		X		100.00	71	58	96	64	65	62	66	61	69	57	59	64	59	58	58	0	50	59		0	26	1	595,000$
8	Connor Bunnaman	X				100.00	79	44	96	64	75	54	73	57	56	55	57	61	25	45	45	0	50	57		0	21	2	730,000$
9	Jonah Gadjovich		X			100.00	76	76	76	66	76	59	60	57	50	45	64	63	61	44	44	0	50	57		0	20	3	783,333$
10	Skyler McKenzie		X			100.00	70	61	90	66	61	71	75	56	50	52	56	60	53	44	44	0	50	57		0	21	2	741,666$
11	Ben Harpur (A)				X	100.00	81	74	73	65	85	64	64	56	25	44	41	69	37	59	59	0	50	61		0	24	4	750,000$
12	Gavin Bayreuther				X	100.00	74	68	86	63	72	75	83	53	25	48	43	65	40	45	45	0	50	60		0	25	3	650,000$
13	Sami Niku				X	100.00	70	54	83	75	66	68	61	61	26	58	46	66	25	48	48	0	50	60		0	22	1	525,000$
14	Chris Bigras				X	100.00	74	69	84	63	71	62	63	56	25	48	41	66	39	57	57	0	50	59		0	24	6	560,000$
15	Sebastian AhoD				X	100.00	72	63	87	62	62	71	74	55	25	54	42	62	39	44	44	0	50	58		0	23	2	750,000$
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	74	59	88	67	70	64	73	58	48	56	54	65	42	50	50	0	50	60

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1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du Gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Arvid Holm (R)	100.00	57	71	67	79	51	56	62	60	55	56	57	58	58	0	50	60	0
2	Hunter Miska	100.00	59	56	73	63	62	62	56	63	60	62	30	44	44	0	50	58	0
Rayé
1	Philippe Desrosiers	100.00	60	59	74	74	63	62	50	61	58	56	30	44	44	0	50	58	0
2	Landon Bow	100.00	53	69	87	86	49	54	50	56	48	48	30	44	44	0	50	56	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	57	64	75	76	56	59	55	60	55	56	37	48	48	0	50	58

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire

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2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
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#	Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Evan Rodrigues	Phantoms (Phi)	C/LW/RW	70	40	52	92	37	18	0	60	222	357	89	242	11.20%	28	1589	22.71	5	13	18	57	189	10	210	7	3	58.69%	1944	0	3	1.16	3	6	0	0	0	5	2	6
2	Dominic Toninato	Philadelphie	C	81	40	46	86	40	24	0	165	251	333	88	238	12.01%	25	1656	20.45	8	7	15	55	208	6	161	7	1	56.78%	2087	0	1	1.04	1	7	0	0	0	7	9	4
3	Tyler Benson	Phantoms (Phi)	LW	74	31	45	76	24	42	10	133	158	310	82	221	10.00%	9	1490	20.14	6	6	12	56	195	5	111	5	2	45.97%	124	0	0	1.02	0	4	0	1	1	2	6	5
4	Joel Farabee	Philadelphie	LW	52	28	46	74	37	61	35	95	168	288	88	239	9.72%	10	1211	23.31	3	13	16	36	144	3	143	8	0	34.74%	380	2	0	1.22	0	2	2	1	4	6	5	1
5	Antti Suomela	Phantoms (Phi)	C	84	22	43	65	29	22	0	96	199	245	60	148	8.98%	15	1322	15.74	1	2	3	9	35	1	35	5	0	60.66%	788	0	0	0.98	2	2	0	0	0	1	2	3
6	Jake Evans	Phantoms (Phi)	C/RW	75	27	36	63	37	22	0	56	82	259	83	177	10.42%	14	1336	17.82	5	3	8	43	172	0	6	2	2	57.01%	221	0	1	0.94	0	0	0	0	0	0	4	3
7	Sami Niku	Phantoms (Phi)	D	82	13	49	62	24	38	0	105	82	131	61	98	9.92%	111	1771	21.60	4	13	17	61	204	1	211	1	0	0.00%	0	0	0	0.70	0	0	0	0	0	0	1	4
8	Ben Harpur	Phantoms (Phi)	D	82	12	47	59	55	94	0	268	75	104	46	94	11.54%	120	1911	23.31	5	7	12	38	225	1	190	1	0	0.00%	0	0	0	0.62	0	0	0	0	0	3	2	2
9	Christoffer Ehn	Phantoms (Phi)	C/LW/RW	59	24	30	54	16	12	0	77	88	211	66	148	11.37%	9	1081	18.33	8	5	13	41	161	2	11	3	1	56.52%	92	0	1	1.00	0	1	0	0	0	6	1	1
10	Frederick Gaudreau	Phantoms (Phi)	C/RW	82	19	34	53	11	12	0	34	156	239	66	179	7.95%	12	1173	14.31	1	1	2	8	17	1	35	3	1	55.21%	1036	0	0	0.90	0	0	0	0	0	1	1	4
11	Alexandre Carrier	Philadelphie	D	72	6	41	47	31	31	5	121	44	94	25	55	6.38%	75	1562	21.70	2	13	15	50	212	1	190	2	1	0.00%	0	0	0	0.60	0	0	1	0	0	1	2	4
12	Ryan Reaves	Philadelphie	RW	69	14	26	40	20	64	0	224	103	215	56	147	6.51%	6	1299	18.83	1	5	6	32	172	1	86	2	0	41.76%	182	0	0	0.62	2	5	0	0	0	3	3	2
13	Jonah Gadjovich	Phantoms (Phi)	LW	81	18	15	33	19	52	20	112	51	168	35	107	10.71%	13	835	10.32	0	2	2	7	22	1	71	2	0	48.33%	120	0	0	0.79	0	0	1	0	3	3	0	0
14	Austin Poganski	Phantoms (Phi)	RW	44	10	20	30	18	46	10	96	48	150	43	109	6.67%	3	756	17.19	1	1	2	19	66	2	28	0	0	43.86%	57	0	0	0.79	0	1	0	1	1	0	2	2
15	Connor Bunnaman	Phantoms (Phi)	C	74	11	14	25	6	18	0	53	76	115	37	93	9.57%	4	750	10.15	0	0	0	0	1	0	9	2	1	50.40%	379	0	0	0.67	0	0	0	0	0	1	4	1
16	Sebastian AhoD	Phantoms (Phi)	D	82	0	20	20	8	32	0	103	47	48	14	38	0.00%	73	1217	14.85	0	0	0	3	17	0	94	0	0	0.00%	0	0	0	0.33	0	0	0	0	0	0	0	0
17	Chris Bigras	Phantoms (Phi)	D	82	4	15	19	13	48	0	150	55	72	28	56	5.56%	93	1455	17.75	0	0	0	11	101	1	99	1	0	0.00%	0	0	0	0.26	0	0	0	0	0	0	0	1
18	Gavin Bayreuther	Phantoms (Phi)	D	44	5	14	19	20	14	0	69	31	65	19	23	7.69%	54	1011	22.99	2	2	4	37	110	0	114	1	0	0.00%	0	0	0	0.38	0	0	0	0	0	1	2	1
19	Skyler McKenzie	Phantoms (Phi)	LW	35	3	3	6	-5	4	0	11	22	46	17	31	6.52%	3	246	7.05	0	1	1	1	5	0	6	0	0	33.33%	30	0	0	0.49	0	0	0	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				1324	327	596	923	440	654	80	2028	1958	3450	1003	2443	9.48%	677	23682	17.89	52	94	146	564	2265	36	1819	52	12	55.15%	7440	2	6	0.78	8	28	4	3	9	40	46	44

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3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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#	Nom du Gardien	Nom de l'Équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Hunter Miska	Phantoms (Phi)	39	25	12	1	0.921	2.61	2321	10	5	101	1281	2	0	0.667	6	39	21	5	2	2
2	Arvid Holm	Phantoms (Phi)	23	13	9	1	0.919	2.68	1319	2	1	59	727	0	1	0.714	7	22	22	1	3	2
3	Philippe Desrosiers	Phantoms (Phi)	14	7	4	2	0.895	3.42	843	0	0	48	457	0	0	0.727	11	13	9	1	0	0
4	Landon Bow	Phantoms (Phi)	8	6	2	0	0.913	3.25	480	0	0	26	299	0	0	0.000	0	8	30	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			84	51	27	4	0.915	2.83	4963	12	6	234	2764	2	1	0.708	24	82	82	7	5	4

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1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	Âge	Date de Naissance	Nouveau Joueur	Poids	Taille	Non-Échange	Disponible pour Échange	Ballotage Forcé	Contrat	Type	Salaire Actuel	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Salaire Année 2	Salaire Année 3	Salaire Année 4	Salaire Année 5	Salaire Année 6	Link
Antti Suomela	Phantoms (Phi)	C	25	1994-03-17	No	172 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No	700,000$	700,000$				Lien
Arvid Holm	Phantoms (Phi)	G	20	1998-11-03	Yes	214 Lbs	6 ft4	No	No	No	4	Pro & Farm	845,833$	84,583$	0$	No	845,833$	845,833$	845,833$			Lien
Austin Poganski	Phantoms (Phi)	RW	23	1996-02-16	No	201 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Pro & Farm	750,000$	75,000$	0$	No	750,000$	750,000$	750,000$			Lien
Ben Harpur	Phantoms (Phi)	D	24	1995-01-12	No	222 Lbs	6 ft6	No	No	No	4	Pro & Farm	750,000$	75,000$	0$	No	750,000$	750,000$	750,000$			Lien
Chris Bigras	Phantoms (Phi)	D	24	1995-02-22	No	190 Lbs	6 ft1	Yes	No	No	6	Pro & Farm	560,000$	56,000$	0$	No	560,000$	560,000$	560,000$	560,000$	560,000$	Lien
Christoffer Ehn	Phantoms (Phi)	C/LW/RW	23	1996-04-05	No	181 Lbs	6 ft3	No	Yes	No	3	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No	700,000$	700,000$				Lien
Connor Bunnaman	Phantoms (Phi)	C	21	1998-04-16	No	207 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	730,000$	73,000$	0$	No	730,000$					Lien
Evan Rodrigues	Phantoms (Phi)	C/LW/RW	26	1993-07-28	No	182 Lbs	5 ft11	No	Yes	No	2	Pro & Farm	1,100,000$	110,000$	0$	No	1,100,000$					Lien
Frederick Gaudreau	Phantoms (Phi)	C/RW	26	1993-05-01	No	179 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	595,000$	59,500$	0$	No						Lien
Gavin Bayreuther	Phantoms (Phi)	D	25	1994-05-12	No	195 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	650,000$	65,000$	0$	No	650,000$	650,000$				Lien
Hunter Miska	Phantoms (Phi)	G	24	1995-07-06	No	170 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	925,000$					Lien
Jake Evans	Phantoms (Phi)	C/RW	23	1996-06-02	No	185 Lbs	6 ft0	No	Yes	No	2	Pro & Farm	525,000$	52,500$	0$	No	525,000$					Lien
Jonah Gadjovich	Phantoms (Phi)	LW	20	1998-10-12	No	209 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	783,333$	78,333$	0$	No	783,333$	783,333$				Lien
Landon Bow	Phantoms (Phi)	G	24	1995-08-23	No	214 Lbs	6 ft4	No	No	No	3	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No	700,000$	700,000$				Lien
Philippe Desrosiers	Phantoms (Phi)	G	24	1995-08-15	No	195 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No	700,000$					Lien
Sami Niku	Phantoms (Phi)	D	22	1996-10-10	No	176 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	525,000$	52,500$	0$	No						Lien
Sebastian AhoD	Phantoms (Phi)	D	23	1996-02-17	No	170 Lbs	5 ft10	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	75,000$	0$	No	750,000$					Lien
Skyler McKenzie	Phantoms (Phi)	LW	21	1998-01-20	No	170 Lbs	5 ft9	No	No	No	2	Pro & Farm	741,666$	74,167$	0$	No	741,666$					Lien
Tyler Benson	Phantoms (Phi)	LW	21	1998-03-15	No	192 Lbs	6 ft0	No	Yes	No	2	Pro & Farm	792,500$	79,250$	0$	No	792,500$					Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
19	23.11	191 Lbs	6 ft1	2.68	727,544$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Tyler Benson			40	1	2	2
2	Jonah Gadjovich		Jake Evans	30	1	2	2
3	Skyler McKenzie	Antti Suomela	Austin Poganski	20	1	2	2
4		Frederick Gaudreau		10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Ben Harpur	Gavin Bayreuther	40	1	2	2
2		Sami Niku	30	1	2	2
3	Chris Bigras	Sebastian AhoD	20	1	2	2
4	Ben Harpur	Gavin Bayreuther	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Tyler Benson			60	1	2	2
2	Jonah Gadjovich		Jake Evans	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Ben Harpur	Gavin Bayreuther	60	1	2	2
2		Sami Niku	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2		Tyler Benson	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Ben Harpur	Gavin Bayreuther	60	1	2	2
2		Sami Niku	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		60	1	2	2	Ben Harpur	Gavin Bayreuther	60	1	2	2
2		40	1	2	2		Sami Niku	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2		Tyler Benson	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Ben Harpur	Gavin Bayreuther	60	1	2	2
2		Sami Niku	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Tyler Benson			Ben Harpur	Gavin Bayreuther

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Tyler Benson			Ben Harpur	Gavin Bayreuther

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Connor Bunnaman, Antti Suomela, Austin Poganski	Connor Bunnaman, Antti Suomela	Austin Poganski

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Chris Bigras, Sebastian AhoD,	Chris Bigras	Sebastian AhoD,

Tirs de Pénalité
, , , Tyler Benson, Antti Suomela

Gardien
#1 : Hunter Miska, #2 : Arvid Holm

Lignes d'Attaque Perso. en Prol.
, , , , , , , , , ,

Lignes de Défense Perso. en Prol.
, , , ,

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8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

	Ligue												Domicile											Visiteur
#	VS Équipe	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	PCT	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
1	Admirals	2	2	0	0	0	0	0	0	11	3	8	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	1	0	0	0	0	0	0	7	1	6	4	1.000	11	19	30	0	0	130	113	78	10	81	1098	1150	1100	42	59	26	12	43	9	2	22.22%	5	0	100.00%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
2	Baby Hawks	2	1	1	0	0	0	0	0	7	8	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	2	0.500	7	13	20	1	0	130	113	78	10	56	1098	1150	1100	42	87	17	16	47	7	2	28.57%	8	1	87.50%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
3	Bears	4	2	1	0	0	0	1	0	15	14	1	2	1	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	2	1	0	0	0	0	1	0	9	7	2	6	0.750	15	25	40	0	0	130	113	78	10	146	1098	1150	1100	42	165	45	30	127	13	3	23.08%	15	4	73.33%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
4	Bruins	3	1	2	0	0	0	0	0	6	6	0	2	0	2	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	2	0.333	6	11	17	0	0	130	113	78	10	103	1098	1150	1100	42	89	32	18	71	13	1	7.69%	9	2	77.78%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
5	Cabaret Lady Mary Ann	3	3	0	0	0	0	0	0	21	6	15	1	1	0	0	0	0	0	0	8	3	5	2	2	0	0	0	0	0	0	13	3	10	6	1.000	21	39	60	0	0	130	113	78	10	228	1098	1150	1100	42	112	27	18	64	5	1	20.00%	9	1	88.89%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
6	Caroline	4	2	1	0	1	0	0	0	18	14	4	2	1	1	0	0	0	0	0	8	6	2	2	1	0	0	1	0	0	0	10	8	2	6	0.750	18	34	52	0	0	130	113	78	10	161	1098	1150	1100	42	176	45	34	94	7	2	28.57%	16	3	81.25%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
7	Chiefs	2	0	1	0	0	0	0	1	6	8	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	1	0.250	6	10	16	0	0	130	113	78	10	58	1098	1150	1100	42	69	21	24	51	6	0	0.00%	11	2	81.82%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
8	Chill	2	1	1	0	0	0	0	0	9	8	1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	0.500	9	16	25	0	0	130	113	78	10	73	1098	1150	1100	42	73	16	20	72	5	2	40.00%	10	2	80.00%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
9	Comets	2	1	1	0	0	0	0	0	9	7	2	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	2	0.500	9	16	25	0	0	130	113	78	10	66	1098	1150	1100	42	59	19	14	46	4	1	25.00%	7	1	85.71%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
10	Cougars	3	2	1	0	0	0	0	0	8	7	1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	2	2	0	0	0	0	0	0	4	1	3	4	0.667	8	14	22	0	1	130	113	78	10	115	1098	1150	1100	42	120	22	38	88	16	2	12.50%	10	1	90.00%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
11	Crunch	3	2	0	0	1	0	0	0	13	7	6	2	2	0	0	0	0	0	0	9	4	5	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	6	1.000	13	25	38	0	1	130	113	78	10	138	1098	1150	1100	42	116	36	33	81	12	2	16.67%	13	1	92.31%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
12	Heat	2	2	0	0	0	0	0	0	8	4	4	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	4	1.000	8	14	22	0	1	130	113	78	10	132	1098	1150	1100	42	54	18	26	43	2	0	0.00%	8	3	62.50%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
13	Jayhawks	2	2	0	0	0	0	0	0	9	5	4	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	4	1.000	9	15	24	0	0	130	113	78	10	88	1098	1150	1100	42	75	16	10	44	7	1	14.29%	5	0	100.00%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
14	Las Vegas	2	1	1	0	0	0	0	0	8	9	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	2	0.500	8	16	24	0	0	130	113	78	10	57	1098	1150	1100	42	69	18	34	57	4	1	25.00%	12	2	83.33%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
15	Manchots	4	1	3	0	0	0	0	0	14	16	-2	2	1	1	0	0	0	0	0	8	8	0	2	0	2	0	0	0	0	0	6	8	-2	2	0.250	14	24	38	0	0	130	113	78	10	127	1098	1150	1100	42	146	49	73	81	11	2	18.18%	18	4	77.78%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
16	Marlies	3	0	2	0	0	0	0	1	5	9	-4	2	0	1	0	0	0	0	1	3	6	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0.167	5	8	13	0	0	130	113	78	10	98	1098	1150	1100	42	106	25	32	74	8	1	12.50%	14	4	71.43%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
17	Minnesota	2	2	0	0	0	0	0	0	14	2	12	1	1	0	0	0	0	0	0	8	0	8	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	4	1.000	14	27	41	0	1	130	113	78	10	132	1098	1150	1100	42	57	10	11	55	2	1	50.00%	3	0	100.00%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
18	Monarchs	2	0	2	0	0	0	0	0	7	10	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	0	0.000	7	13	20	0	0	130	113	78	10	73	1098	1150	1100	42	94	18	17	64	6	0	0.00%	6	2	66.67%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
19	Monsters	4	3	0	0	0	0	0	1	13	8	5	2	2	0	0	0	0	0	0	8	3	5	2	1	0	0	0	0	0	1	5	5	0	7	0.875	13	24	37	0	0	130	113	78	10	136	1098	1150	1100	42	116	32	25	101	10	2	20.00%	10	1	90.00%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
20	Monsters	2	0	2	0	0	0	0	0	5	8	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	5	8	13	0	0	130	113	78	10	73	1098	1150	1100	42	66	15	8	36	7	1	14.29%	4	1	75.00%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
21	Oceanics	2	1	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	0.500	4	8	12	0	0	130	113	78	10	62	1098	1150	1100	42	57	12	10	59	11	2	18.18%	5	1	80.00%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
22	Oil Kings	2	0	1	0	1	0	0	0	6	7	-1	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	0.500	6	10	16	0	0	130	113	78	10	93	1098	1150	1100	42	73	19	20	50	9	1	11.11%	8	4	50.00%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
23	Rocket	3	2	1	0	0	0	0	0	16	5	11	2	1	1	0	0	0	0	0	11	5	6	1	1	0	0	0	0	0	0	5	0	5	4	0.667	16	29	45	0	1	130	113	78	10	126	1098	1150	1100	42	91	24	16	72	7	3	42.86%	7	0	100.00%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
24	Senators	3	1	1	0	0	0	0	1	13	12	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	2	0	1	0	0	0	0	1	8	10	-2	3	0.500	13	24	37	0	0	130	113	78	10	146	1098	1150	1100	42	96	19	26	70	14	3	21.43%	8	2	75.00%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
25	Sharks	2	2	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	4	1.000	5	8	13	0	0	130	113	78	10	59	1098	1150	1100	42	41	17	14	48	10	1	10.00%	7	1	85.71%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
26	Sound Tigers	4	3	1	0	0	0	0	0	18	10	8	2	2	0	0	0	0	0	0	12	3	9	2	1	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	6	0.750	18	32	50	0	0	130	113	78	10	177	1098	1150	1100	42	131	34	25	90	12	3	25.00%	10	2	80.00%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
27	Spiders	4	2	2	0	0	0	0	0	16	13	3	2	1	1	0	0	0	0	0	10	7	3	2	1	1	0	0	0	0	0	6	6	0	4	0.500	16	31	47	0	0	130	113	78	10	146	1098	1150	1100	42	117	29	29	93	11	5	45.45%	12	2	83.33%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
28	Stars	2	1	0	0	0	0	1	0	10	6	4	1	0	0	0	0	0	1	0	6	5	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	4	1.000	10	15	25	0	0	130	113	78	10	95	1098	1150	1100	42	72	23	12	44	6	0	0.00%	6	0	100.00%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
29	Thunder	3	2	1	0	0	0	0	0	8	4	4	1	1	0	0	0	0	0	0	4	0	4	2	1	1	0	0	0	0	0	4	4	0	4	0.667	8	15	23	0	1	130	113	78	10	122	1098	1150	1100	42	72	24	19	78	7	0	0.00%	7	0	100.00%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
	Total	82	45	27	0	3	0	3	4	327	239	88	41	22	16	0	1	0	1	1	168	118	50	41	23	11	0	2	0	2	3	159	121	38	106	0.646	327	587	914	1	6	130	113	78	10	3365	1098	1150	1100	42	2765	739	688	2043	252	50	19.84%	275	49	82.18%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
30	Wolf Pack	4	3	0	0	0	0	1	0	25	15	10	2	2	0	0	0	0	0	0	13	7	6	2	1	0	0	0	0	1	0	12	8	4	8	1.000	25	44	69	0	0	130	113	78	10	198	1098	1150	1100	42	107	31	24	100	11	5	45.45%	12	2	83.33%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
	_Since Last GM Reset	82	45	27	0	3	0	3	4	327	239	88	41	22	16	0	1	0	1	1	168	118	50	41	23	11	0	2	0	2	3	159	121	38	106	0.646	327	587	914	1	6	130	113	78	10	3365	1098	1150	1100	42	2765	739	688	2043	252	50	19.84%	275	49	82.18%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
	_Vs Conference	46	24	17	0	0	0	2	3	169	136	33	23	13	9	0	0	0	0	1	86	64	22	23	11	8	0	0	0	2	2	83	72	11	55	0.598	169	302	471	0	1	130	113	78	10	1747	1098	1150	1100	42	1469	409	374	1171	151	32	21.19%	148	29	80.41%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556
	_Vs Division	28	11	3	0	0	0	1	1	119	90	29	14	7	1	0	0	0	0	0	65	41	24	14	4	2	0	0	0	1	1	54	49	5	25	0.446	119	214	333	0	0	130	113	78	10	1091	1098	1150	1100	42	958	265	240	686	75	22	29.33%	93	18	80.65%	0	1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%	2155	1512	1746	569	1065	556

			Total Pour les Joueurs
Matchs Joués	Points	Séquence	Buts	Passes	Points	Tirs Pour	Tirs Contre	Tirs Bloqués	Minutes de Pénalité	Mises en Échec	Buts en Filet Désert	Blanchissage
82	106	W1	327	587	914	3365	2765	739	688	2043	1	6

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	45	27	3	0	3	4	327	239

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	22	16	1	0	1	1	168	118

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	23	11	2	0	2	3	159	121

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
8	2	0	0	0	0

Tentatives en Avantage Numérique	Buts en Avantage Numérique	% en Avantage Numérique	Tentatives en Désavantage Numérique	Buts Contre en Désavantage Numérique	% en Désavantage Numérique	Buts Pour en Désavantage Numérique
252	50	19.84%	275	49	82.18%	0

Tirs en 1e Période	Tirs en 2e Période	Tirs en 3e Période	Tirs en 4e Période	Buts en 1e Période	Buts en 2e Période	Buts en 3e Période	Buts en 4e Période
1098	1150	1100	42	130	113	78	10

Mises en Jeu
Gagnées en Zone Offensive	Total en Zone Offensive	% Gagnées en Zone Offensive	Gagnées en Zone Défensive	Total en Zone Défensive	% Gagnées en Zone Défensive	Gagnées en Zone Neutre	Total en Zone Neutre	% Gagnées en Zone Neutre
1765	3209	55.00%	1438	2749	52.31%	788	1389	56.73%

Temps Avec la Rondelle
En Zone Offensive	Contrôle en Zone Offensive	En Zone Défensive	Contrôle en Zone Défensive	En Zone Neutre	Contrôle en Zone Neutre
2155	1512	1746	569	1065	556

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Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

Jour	Match	Équipe Visiteuse	Score	Équipe Locale	Score	ST	OT	SO	Lien
3 - 2020-10-24	13	Baby Hawks	4	Phantoms	2	L			Sommaire du Match
8 - 2020-10-29	45	Spiders	5	Phantoms	3	L			Sommaire du Match
11 - 2020-11-01	73	Phantoms	3	Comets	5	L			Sommaire du Match
14 - 2020-11-04	88	Phantoms	6	Heat	4	W			Sommaire du Match
15 - 2020-11-05	95	Phantoms	2	Oil Kings	4	L			Sommaire du Match
18 - 2020-11-08	118	Stars	5	Phantoms	6	W	X	X	Sommaire du Match
20 - 2020-11-10	130	Las Vegas	5	Phantoms	3	L			Sommaire du Match
23 - 2020-11-13	151	Phantoms	5	Baby Hawks	4	W			Sommaire du Match
25 - 2020-11-15	165	Monsters	1	Phantoms	3	W			Sommaire du Match
26 - 2020-11-16	174	Phantoms	5	Sound Tigers	4	W			Sommaire du Match
28 - 2020-11-18	182	Phantoms	4	Manchots	5	L			Sommaire du Match
31 - 2020-11-21	196	Phantoms	3	Spiders	4	L			Sommaire du Match
32 - 2020-11-22	210	Marlies	4	Phantoms	3	L	X	X	Sommaire du Match
35 - 2020-11-25	226	Caroline	2	Phantoms	5	W			Sommaire du Match
37 - 2020-11-27	240	Rocket	4	Phantoms	2	L			Sommaire du Match
39 - 2020-11-29	254	Phantoms	2	Marlies	3	L			Sommaire du Match
40 - 2020-11-30	268	Phantoms	4	Bruins	1	W			Sommaire du Match
43 - 2020-12-03	283	Bears	3	Phantoms	4	W			Sommaire du Match
45 - 2020-12-05	298	Phantoms	4	Senators	5	L	X	X	Sommaire du Match
46 - 2020-12-06	307	Sound Tigers	2	Phantoms	6	W			Sommaire du Match
49 - 2020-12-09	319	Phantoms	9	Cabaret Lady Mary Ann	2	W			Sommaire du Match
51 - 2020-12-11	336	Phantoms	6	Caroline	5	W	X		Sommaire du Match
53 - 2020-12-13	349	Heat	0	Phantoms	2	W			Sommaire du Match
55 - 2020-12-15	367	Comets	2	Phantoms	6	W			Sommaire du Match
57 - 2020-12-17	384	Phantoms	2	Monsters	1	W			Sommaire du Match
59 - 2020-12-19	397	Cougars	6	Phantoms	4	L			Sommaire du Match
60 - 2020-12-20	404	Phantoms	5	Rocket	0	W			Sommaire du Match
63 - 2020-12-23	428	Marlies	2	Phantoms	0	L			Sommaire du Match
65 - 2020-12-25	442	Jayhawks	3	Phantoms	5	W			Sommaire du Match
67 - 2020-12-27	452	Senators	2	Phantoms	5	W			Sommaire du Match
71 - 2020-12-31	486	Phantoms	2	Monsters	4	L			Sommaire du Match
74 - 2021-01-03	507	Phantoms	6	Minnesota	2	W			Sommaire du Match
75 - 2021-01-04	515	Phantoms	3	Oceanics	2	W			Sommaire du Match
77 - 2021-01-06	528	Admirals	2	Phantoms	4	W			Sommaire du Match
79 - 2021-01-08	540	Crunch	0	Phantoms	4	W			Sommaire du Match
81 - 2021-01-10	558	Phantoms	4	Senators	5	L			Sommaire du Match
83 - 2021-01-12	574	Wolf Pack	5	Phantoms	6	W			Sommaire du Match
88 - 2021-01-17	601	Phantoms	2	Sharks	1	W			Sommaire du Match
89 - 2021-01-18	610	Phantoms	7	Admirals	1	W			Sommaire du Match
91 - 2021-01-20	622	Phantoms	4	Monarchs	6	L			Sommaire du Match
93 - 2021-01-22	638	Phantoms	5	Las Vegas	4	W			Sommaire du Match
95 - 2021-01-24	650	Phantoms	4	Jayhawks	2	W			Sommaire du Match
98 - 2021-01-27	668	Phantoms	4	Caroline	3	W			Sommaire du Match
99 - 2021-01-28	676	Bears	4	Phantoms	2	L			Sommaire du Match
102 - 2021-01-31	695	Thunder	0	Phantoms	4	W			Sommaire du Match
104 - 2021-02-02	711	Bruins	3	Phantoms	1	L			Sommaire du Match
106 - 2021-02-04	726	Phantoms	3	Chiefs	4	L	X	X	Sommaire du Match
107 - 2021-02-05	731	Rocket	1	Phantoms	9	W			Sommaire du Match
109 - 2021-02-07	750	Monarchs	4	Phantoms	3	L			Sommaire du Match
112 - 2021-02-10	763	Manchots	5	Phantoms	4	L			Sommaire du Match
122 - 2021-02-20	786	Phantoms	2	Manchots	3	L			Sommaire du Match
123 - 2021-02-21	799	Monsters	4	Phantoms	3	L			Sommaire du Match
125 - 2021-02-23	811	Phantoms	2	Cougars	0	W			Sommaire du Match
128 - 2021-02-26	832	Spiders	2	Phantoms	7	W			Sommaire du Match
130 - 2021-02-28	850	Phantoms	6	Bears	5	W	X	X	Sommaire du Match
132 - 2021-03-02	861	Cabaret Lady Mary Ann	3	Phantoms	8	W			Sommaire du Match
133 - 2021-03-03	869	Phantoms	1	Sound Tigers	3	L			Sommaire du Match
135 - 2021-03-05	883	Phantoms	4	Cabaret Lady Mary Ann	1	W			Sommaire du Match
137 - 2021-03-07	897	Phantoms	3	Thunder	1	W			Sommaire du Match
140 - 2021-03-10	920	Monsters	2	Phantoms	5	W			Sommaire du Match
142 - 2021-03-12	936	Phantoms	3	Monsters	4	L	X	X	Sommaire du Match
144 - 2021-03-14	949	Oceanics	4	Phantoms	1	L			Sommaire du Match
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
147 - 2021-03-17	972	Sharks	1	Phantoms	3	W			Sommaire du Match
150 - 2021-03-20	994	Wolf Pack	2	Phantoms	7	W			Sommaire du Match
152 - 2021-03-22	1011	Phantoms	6	Wolf Pack	3	W			Sommaire du Match
155 - 2021-03-25	1029	Phantoms	3	Bears	2	W			Sommaire du Match
156 - 2021-03-26	1037	Caroline	4	Phantoms	3	L			Sommaire du Match
158 - 2021-03-28	1057	Crunch	4	Phantoms	5	W			Sommaire du Match
161 - 2021-03-31	1073	Bruins	2	Phantoms	1	L			Sommaire du Match
163 - 2021-04-02	1085	Phantoms	1	Thunder	3	L			Sommaire du Match
165 - 2021-04-04	1098	Minnesota	0	Phantoms	8	W			Sommaire du Match
166 - 2021-04-05	1109	Oil Kings	3	Phantoms	4	W	X		Sommaire du Match
168 - 2021-04-07	1125	Chiefs	4	Phantoms	3	L			Sommaire du Match
171 - 2021-04-10	1149	Phantoms	4	Stars	1	W			Sommaire du Match
172 - 2021-04-11	1159	Phantoms	5	Chill	3	W			Sommaire du Match
175 - 2021-04-14	1179	Sound Tigers	1	Phantoms	6	W			Sommaire du Match
177 - 2021-04-16	1196	Phantoms	2	Cougars	1	W			Sommaire du Match
179 - 2021-04-18	1206	Phantoms	3	Spiders	2	W			Sommaire du Match
180 - 2021-04-19	1216	Manchots	3	Phantoms	4	W			Sommaire du Match
183 - 2021-04-22	1239	Phantoms	6	Wolf Pack	5	W	X	X	Sommaire du Match
184 - 2021-04-23	1246	Chill	5	Phantoms	4	L			Sommaire du Match
186 - 2021-04-25	1261	Phantoms	4	Crunch	3	W	X		Sommaire du Match

Capacité de l'Aréna - Tendance du Prix des Billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité de l'Aréna	2000	1000
Prix des Billets	35	15
Assistance	77,647	39,857
Assistance PCT	94.69%	97.21%

Revenus
Matchs à domicile Restants	Assistance Moyenne - %	Revenus Moyen par Match	Revenus Annuels à ce Jour	Capacité de l'Aréna	Popularité de l'Équipe
0	2866 - 95.53%	80,866$	3,315,500$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
1,882,098$	1,382,333$	1,382,333$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
7,432$	1,882,098$	19	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	0	7,432$	0$

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